機器學習總結（lecture 6）算法：主元分析PCA（無監督）
lecture 6：主元分析PCA 目錄 lecture 6主元分析PCA 目錄 1PCA思想 2最大方差法 3PCA一般步驟 4PCA協方差SVD分解 1PCA思想 PCA通過線性變換將原始數據，變換爲一組各維度線性無關的表示 PCA通過原變量的線性組合，尋找一組能最大限度攜帶原變量的有用信息，且相互不相關的一組新變量，一般通過主元迴歸檢驗法、主元貢獻率累積和百分比法來確定新變量個數，即降維後樣
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